Couvre l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Couvre la surveillance des biocapteurs prénatals, les défis liés à la naissance prématurée, le développement de Smart Pad, les tests de décharge vaginale, l'imagerie par IRM, la technologie de l'IRMf et le paysage du marché de l'IRM.
Explore l'évaluation de la réglementation du marché, en se concentrant sur le trading à haute fréquence et l'impact des changements réglementaires sur la liquidité et la qualité du marché.
Explore les défis des études observationnelles, en soulignant l'importance de la randomisation et de l'analyse de sensibilité pour tirer des conclusions valables à partir de «données trouvées».
Étudier les limites des effets causaux en utilisant des paramètres de sensibilité à l'échelle de la différence de risque, en abordant les limites et en proposant de nouvelles approches.
Examine la dépendance statistique, la confusion et les méthodes d'inférence causale, en mettant l'accent sur la distinction entre les approches existantes et nouvelles.
Couvre le processus de fécondation in vitro (FIV), de la prévention de l'ovulation prématurée au transfert d'embryons, ainsi que les risques et les effets secondaires associés.
Enquêter sur la façon dont le mois de naissance influence le succès des athlètes, analyser l'ensemble de données des athlètes japonais pour explorer les tendances dans les dates de naissance et les professions.
Explore la surveillance de la santé portable, le financement de la nanofabrication, l'enregistrement EEG et la communication haptique pour le transfert d'information.
